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龙图腾网获悉华为技术有限公司申请的专利一种神经网络模型的处理系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116796800B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210246496.5，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权一种神经网络模型的处理系统及方法是由俞清华;江继勇;杨仁志;白立勋;兰国兴;石巍巍;孟亚洲设计研发完成，并于2022-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种神经网络模型的处理系统及方法在说明书摘要公布了：本申请涉及神经网络技术领域，公开了一种神经网络模型的处理系统及方法，可以降低服务端设备或终端设备的计算资源的消耗，并且可以满足不同终端设备对模型的要求。系统包括服务端设备、第一终端设备和第二终端设备，其中：服务端设备采用第一比特算子对待训练模型进行训练，得到第一目标模型；服务端设备基于第一目标模型，采用第二比特算子对第一目标模型进行训练，得到第二目标模型，第二比特算子高于第一比特算子；服务端设备将第二目标模型分别部署在第一终端设备和第二终端设备上；第一终端设备运行第二目标模型；第二终端设备对第二目标模型进行比特算子量化，转换得到第一目标模型；第二终端设备运行第一目标模型。

本发明授权一种神经网络模型的处理系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种神经网络模型的处理系统，其特征在于，所述系统包括服务端设备、第一终端设备和第二终端设备，其中： 所述服务端设备采用第一比特算子对待训练模型进行训练，得到第一目标模型； 所述服务端设备基于所述第一目标模型，采用第二比特算子对所述第一目标模型进行训练，得到第二目标模型，所述第二比特算子高于所述第一比特算子； 所述服务端设备将所述第二目标模型分别部署在第一终端设备和第二终端设备上； 所述第一终端设备运行所述第二目标模型； 所述第二终端设备对所述第二目标模型进行比特算子量化，转换得到所述第一目标模型；所述第二终端设备运行所述第一目标模型； 其中，所述服务端设备基于所述第一目标模型，采用第二比特算子对所述第一目标模型进行训练，包括： 预加载所述第一目标模型对应的第一模型权重； 在采用第二比特算子对所述第一目标模型进行训练时，若训练时的第二模型权重与所述第一模型权重不满足第一预设映射关系，将所述第一模型权重赋值为第二模型权重作为更新后的第二模型权重，基于所述更新后的第二模型权重进行训练。

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